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　　数据一直在商业中发挥着重要作用，而大数据-——大量被计算机存储、计算及开发的有价值的见解、模式及趋势的信息-——的崛起使其在现代商业领域几乎不可或缺。收集和分析这些数据并将其转化为可行结果的能力对于商业成功至关重要。

　　随着物联网的发展，这个过程只会变得越来越复杂，其中从汽车店内展示的日常用品到诸如恒温器和水监视器之类的智能家居自动化技术，都能够产生大量的数据。物联网给商业分析带来了新挑战，而最快适应这一新变化的企业将获得明显的优势。

　　今天，我们一起来看看物联网将在哪些方面改变大数据分析。

　　01

改变基础设施需求

　　物联网数据的主要问题之一就是它的规模。据英特尔估计，到2020年，运行地智能设备将高达2,000亿个，而有具有物联网功能的B2B设备也将达到54亿个。这意味着任何寻求利用物联网数据的企业，必须首先投资用于处理大量数据所需的基础架构，而且其中大部分数据都将是原始且未标准化的。

　　02

新的分析挑战

　　除了物联网生产大量数据之外，数据本身也是一个问题。大多数传感器生成的数据相对较嘈杂和非标准化，且大部分数据都是实时产生的。这需要我们有一种新的分析方法和软件能够从各种数据来源里快速分类处理和分析这些巨量的数据。当然，在数据被正确处理之后，下一个挑战是挖掘这些不同的信息源，以产生可操作的数据。

　　03

对有经验分析师的需求日益增长

　　基于越来越复杂的分析要求，需要更多和更熟练的数据分析师。从物联网数据流中分析出有用的见解需要极其强大的技能——不仅要管理数据本身，还要确定最有效的焦点领域。大数据框架（如Hadoop和Spark）以及R数据编程语言的专长正在迅速成为管理物联网数据的中流砥柱，业务分析越来越依赖于复杂的技能集，包括机器学习，复杂算法，深度学习，复杂事件处理等。

　　04

数据提取从数量到质量

　　调查显示96％的业务已经遇到过滤他们收到的数据量的问题，而这个问题只会因为物联网产生大量新数据的趋势而加剧。大数据本身没有什么用途，其真正价值在于从这个数量中提取出有质量并产生有意义的见解的能力。消除噪音的一个重要方法是使用过滤器来消除多余的数据。物联网数据通常是高度粒度的，大多数企业不需要这样的详细信息。采用算法驱动的过滤器将这些数据压缩到更实际的间隔中，可显著减少要分析的数据量，但不会影响其质量，从而使其更有价值。

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新的安全范式

　　由于物联网由广泛的设备，通信协议和数据类型组成，保护其产生的数据带来了企业必须准备迎接的新挑战。许多数据安全专业人员在处理物联网数据方面根本没有太多经验，而且新的资源和技术如此快速上线，要保持安全需要极高的警戒和灵活性。妥善保护物联网数据将需要设计新的安全措施和协议来专门满足这一新需求。

　　物联网已经经历了快速增长的时期，似乎有望成为商业分析未来的潮流，但它仍然是一个新兴的技术。未来即将到来，必须进行适当的规划和准备——负担得起且可扩展的持久存储将是至关重要的，数据分析师要有能力适应快速变化的现实世界。